MATLAB
实现基于
MTS-Transformer
多时间窗口自监督（
MTS）结合Transformer
编码进行多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着信息时代的快速发展，多变量时间序列数据在金融、气象、交通、工业监控等诸多领域日益普遍且规模庞大。如何有效挖掘多时间窗口中的时序模式并实现精准预测成为当前数据科学与人工智能领域的热点问题。传统时间序列预测方法如ARIMA、LSTM等在处理复杂的多变量时序数据时面临特征提取不足、长序列依赖难以捕捉等瓶颈。Transformer模型以其强大的自注意力机制打破了序列顺序限制，有效捕获长距离依赖，提升了时序预测的表现。尤其是结合多时间窗口自监督学习的MTS-Transformer框架，能够充分利用不同时间尺度的信息，实现对多变量时间序列的深度理解与高效预测。
多时间窗口自监督学习通过构建多尺度的时间片段，模拟真实预测场景，促使模型在无监督状态下自主学习时间序列的内在规律和动态变化特征。该方法不仅提升了模型对短期波动的敏感度，也加强了对长期趋势的捕捉能力。在工业物联网监控中，这种方法能准确识别设备异常信号；在金融市场，它帮助捕获 ...